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基于Django+协同过滤算法的歌曲推荐系统-Django+协同过滤算法

基于Django+协同过滤算法的歌曲推荐系统-Django+协同过滤算法 本项目为前几天收费帮学妹做的一个项目在工作环境中基本使用不到但是很多学校把这个当作编程入门的项目来做故分享出本项目供初学者参考。一、项目描述基于 Django 协同过滤算法的歌曲推荐系统提供歌曲浏览、检索、评分与个性化推荐功能附带用户中心与评论互动模块。后端基于 Pearson 用户相似度和 Item-CF 余弦相似度两种算法生成推荐结果数据来自网易云爬取的 4356 首歌曲及随机生成的 2000 用户评分。后台管理访问信息登录地址 http://127.0.0.1:8000/admin/ 账号 admin 密码 admin123456用户访问信息http://127.0.0.1:8000/ 账号 test111 密码 123456二、项目功能– 用户注册、登录、修改密码、个人信息维护– 歌曲浏览全部歌曲、浏览最多、评分最多、收藏最多、最新歌曲、分类浏览– 歌曲检索按歌名、歌手、歌词模糊搜索– 歌曲详情封面展示、标签、评分、收藏、评论与点赞– 个性化推荐基于用户的「我猜你喜欢」(User-CF)、基于物品的「Item 推荐」(Item-CF)– 用户中心我的收藏、我的评分、我的评论可删除记录– 后台管理Django Admin SimpleUI 管理歌曲、用户、评分、评论三、运行环境– 操作系统Windows / Linux / macOS已适配 Windows 缓存路径– Python3.7–3.11实测 3.11.9 可用– Django2.2.1实测 4.2.11 也可运行– 数据库SQLite3默认/ MySQLsettings 内已预留配置– 浏览器现代浏览器需联网加载 Bootstrap 3 CDN四、项目技术– 前端Bootstrap 3.4 jQuery 3.6 自定义 CSS 主题靛紫卡片风Django Template 模板继承– 后端Django MVCURL 路由分发session 鉴权装饰器– 数据模型User / Music / Tags / Rate / Comment 五张核心表– 推荐算法Pearson 相似度的 User-CF、共现矩阵余弦相似度的 Item-CF不足 15 条按浏览量降序补齐– 缓存Django FileBasedCache按用户缓存推荐结果 5 分钟– 数据填充CSV 批量导入歌曲 脚本随机生成 2000 用户评分– 后台Django Admin SimpleUI以上系统源码经过技术整理与调试确保能正常运行五、项目截图
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